Guias Python executáveis

Conceitos de IA em Python

Aprenda como funcionam redes neurais, aprendizado de máquina, Transformers e IA clássica com lições curtas de Python que você pode executar e que não usam bibliotecas de IA.

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14 exemplos executáveis

Neurônios e funções de ativação em Python

Construa um neurônio artificial em Python puro: uma soma ponderada das entradas mais um viés, passada por sigmoid ou ReLU.

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Propagação direta e funções de perda em Python

Passe entradas camada por camada por uma pequena rede neural e meça o erro com o erro quadrático e a entropia cruzada.

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Gradiente descendente e retropropagação em Python

Treine um neurônio com gradiente descendente: use a regra da cadeia para descobrir como cada peso afeta a perda e desça a encosta.

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Otimizadores de redes neurais: SGD, Momentum e Adam em Python

Compare o gradiente descendente simples, o momentum e o Adam minimizando passo a passo a mesma função.

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Preparação de dados para aprendizado de máquina em Python

Redimensione variáveis com normalização min-max e padronização z-score, e multiplique matrizes à mão.

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Regressão linear e logística em Python

Ajuste uma reta por mínimos quadrados e depois transforme uma pontuação em probabilidade com regressão logística.

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Fundamentos de classificação: softmax e k vizinhos mais próximos em Python

Transforme pontuações em probabilidades de classe com softmax, avalie-as com entropia cruzada e classifique pontos com k vizinhos mais próximos.

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Similaridade de cosseno e agrupamento k-means em Python

Meça o quanto dois vetores se parecem com a similaridade de cosseno e agrupe dados sem rótulo com k-means.

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Tokenização: vocabulário, one-hot e byte pair encoding em Python

Transforme texto em números como os modelos de linguagem: monte um vocabulário, codifique palavras em one-hot e aprenda subpalavras com BPE.

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Atenção e self-attention em Python

Calcule à mão a scaled dot-product attention com consultas, chaves e valores, e acrescente uma máscara causal como no GPT.

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Como os modelos de linguagem geram texto: temperatura e top-k em Python

Veja como um modelo de linguagem escolhe o próximo token: layer normalization, temperatura e amostragem top-k em Python puro.

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Busca e IA de jogos: A* e minimax em Python

Encontre o caminho mais curto numa grade com a busca A* e escolha a melhor jogada de um jogo com minimax.

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Cadeias de Markov e o dilema entre explorar e aproveitar em Python

Preveja estados futuros com uma cadeia de Markov e equilibre exploração e aproveitamento com um bandit epsilon-greedy.

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Aprendizado por reforço: value iteration e Q-learning em Python

Ensine um agente a chegar a um objetivo: calcule os valores dos estados com value iteration e depois aprenda-os por tentativa e erro com Q-learning.

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